Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/ Language: fr-ch # OpenAI: GPT-6 Luna Decisions [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6 Luna Decisions](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/) GPT-6 Luna, dans le mode Decisions d’OpenAI, évalue du texte et des images et renvoie des réponses probabilistes typées : la probabilité qu’une condition soit remplie, un choix parmi des options fixes ou un score selon une grille. Il prend en charge la classification, le routage et la priorisation sans utiliser une explication rédigée comme résultat de la décision. - [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `openai/gpt-6-luna-decisions`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-decisions/#method-0) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. GPT-6 Luna en mode Decisions d’OpenAI évalue les éléments fournis et renvoie des réponses typées à leur sujet. Le producteur documente GPT-6 Luna comme le modèle de cette interface de décision spécialisée. Il peut estimer si une condition est satisfaite, choisir parmi des options fixes ou situer une entrée sur une grille d’évaluation ordonnée. Utilisez ce mode de GPT-6 Luna lorsque la tâche nécessite un résultat de décision défini plutôt qu’une réponse écrite. #### Entrée partagée, questions nommées et réponses Une requête au producteur contient le modèle, une entrée partagée et un tableau questions. L’entrée peut être une chaîne de texte ou des messages utilisateur comprenant du texte et des images. Chaque question possède un nom unique, un type, des instructions et les options ou niveaux requis. Le tableau de réponses reprend les noms des questions, ce qui permet d’associer le résultat à la condition, à la catégorie ou à la note effectivement demandée. Pour un message d’assistance, fournissez le message et le contexte pertinent pour la décision suivante, puis nommez la question selon le champ dont le processus a besoin. Pour un passage documentaire, incluez le texte qui établit le critère, plutôt qu’une référence non étayée à un fichier plus volumineux. Définissez la question autour de faits observables et séparez les préoccupations indépendantes. Un résultat utile peut associer une catégorie de problème à une note de gravité tout en conservant la définition et le sens de chaque réponse. #### Predicate : estimer si une condition est satisfaite Une question predicate renvoie une probabilité de 0 à 1 que la condition définie soit vraie. Elle peut vérifier la pertinence d’un passage ou une condition visible dans une image. Pour une photographie de produit, décrivez le défaut visible à vérifier, par exemple une fissure ou une déchirure, et fournissez l’image avec ce critère. La valeur est l’estimation du modèle ; l’application choisit le seuil utilisé pour le signalement ou la vérification. Le guide Decisions d’OpenAI exige des données d’image encodées directement dans la requête pour ce point d’accès. Les adresses d’images hébergées et les identifiants de fichiers ne sont pas des entrées d’image prises en charge dans ce contrat documenté. Du texte et des images peuvent être combinés dans un message utilisateur pour que les éléments visuels soient évalués avec le contexte écrit pertinent. Gardez l’image lisible et la condition précise ; une probabilité relative à un défaut énoncé ne constitue pas un rapport d’inspection général couvrant tous les problèmes possibles. #### Choice : sélectionner une valeur fournie Une question choice sélectionne parmi des options possédant des valeurs distinctes et des descriptions expliquant quand elles s’appliquent. Le choix renvoyé est l’une de ces valeurs, accompagné des probabilités de chaque option et d’un champ de confiance distinct. Pour l’orientation, définissez des catégories correspondant aux équipes ou aux issues réellement disponibles, et incluez une option « autre » lorsque l’ensemble ne couvre pas toutes les entrées. Gardez ces catégories non ordonnées : leur position ne constitue pas une échelle de gravité. Un cahier des charges de classification concret peut distinguer un défaut produit, un problème d’accès et une demande générale. Décrivez la frontière entre ces catégories au lieu de vous appuyer uniquement sur des noms courts. Utilisez le choix renvoyé comme libellé proposé et examinez la distribution lorsque plusieurs sens restent plausibles. Le résultat fournit une sélection ; l’application détermine si cette sélection doit déclencher une orientation automatique ou une vérification. #### Score : une position sur la grille pondérée par les probabilités Une question score utilise des niveaux ordonnés, du plus bas au plus haut. Les indices des niveaux commencent à 0, et le score est la moyenne de ces indices pondérée par les probabilités. Il peut se situer entre deux niveaux. Pour la gravité d’un problème, un niveau peut correspondre à un impact esthétique, un autre à un contournement utilisable et un autre à un blocage complet ; définissez les critères qui les séparent. La réponse comprend les probabilités de chaque niveau et la confiance, en plus du score. Le score attendu résume la distribution plutôt que de choisir une seule catégorie. Préservez cette distinction lorsque vous utilisez un résultat pour établir des priorités ou une tendance agrégée. Un affichage à catégories fixes peut utiliser une question choice à la place. La confiance est un champ distinct renvoyé pour les réponses choice et score ; le guide ne la définit pas comme identique à la probabilité de l’option sélectionnée. #### Plusieurs questions et décisions dépendantes Des questions indépendantes peuvent partager l’entrée dans une même requête au producteur, y compris avec des types de questions différents. Une photo pourrait servir à un prédicat de défaut et à un choix de catégorie, ou un message à une évaluation de catégorie et de gravité. Donnez à chaque préoccupation ses propres instructions et son propre sens. Lorsqu’une décision ultérieure dépend d’un résultat antérieur, le producteur recommande des requêtes séparées afin que la seconde question puisse utiliser explicitement ce résultat. Ne supposez pas que l’ordre des questions dans un tableau en fait une conversation séquentielle. #### Choisir la bonne sortie et interpréter les limites Decisions fournit le résultat predicate, choice ou score défini. Une réponse peut aussi être de type refusal ; vérifiez son type avant de lire une probabilité, un choix ou un score. OpenAI distingue cela de la génération d’objets arbitraires fondés sur un schéma ou d’explications écrites via Structured Outputs, ainsi que de la demande d’exécution d’un outil via function calling. Une réponse de décision ne doit pas être présentée comme une justification générée ou une preuve qu’une action externe a eu lieu. La sortie, le raisonnement et les réglages d’outils des modèles de chat généraux ne font pas automatiquement partie de ce mode spécialisé. Utilisez des entrées annotées représentatives pour évaluer les seuils d’orientation, de filtrage et de vérification, en tenant compte des conséquences des faux positifs et des faux négatifs. Gardez associés les éléments sources, les définitions des questions et les sorties numériques brutes afin de pouvoir examiner un résultat ambigu. Gardez l’entrée partagée pertinente pour les questions nommées et définissez clairement chaque option ou niveau de la grille avant de soumettre la tâche de décision. Préparez les éléments et les types de réponses selon le processus de décision documenté, en interprétant la sortie au regard de la tâche qu’elle évalue. **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `openai/gpt-6-luna-decisions` [`openai/gpt-6-luna-decisions`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&fmt=systemone) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-decisions` ### Premiers pas GPT-6 Luna, dans le mode Decisions d’OpenAI, évalue du texte et des images et renvoie des réponses probabilistes typées : la probabilité qu’une condition soit remplie, un choix parmi des options fixes ou un score selon une grille. Il prend en charge la classification, le routage et la priorisation sans utiliser une explication rédigée comme résultat de la décision. Entrées acceptées Texte · Images Résultats decisions ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` Entrée `text`, `image` Sortie `decisions` Format de sortie json | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-6-luna-decisions | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`questions` | Type`object` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`session_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`state` | Type`schema` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`trace` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`user` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`questions..type` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites noul, choice, score | Par défaut— | | Champ`questions..instructions` | Type`string\|object\|array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`questions..criteria` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: choice/score : obligatoire ; noul : facultatif. Les critères de choice forment un objet ; score est un tableau avec minItems1. | Par défaut— | | Champ`questions..criteria.true` | Type`string\|object\|array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: objet de critères noul fourni | Par défaut— | | Champ`questions..criteria.false` | Type`string\|object\|array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: objet de critères noul fourni | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **noul** · Obligatoire : state, questions.\.type=noul, questions.\.instructions **choice** · Obligatoire : state, questions.\.type=choice, questions.\.instructions, criteria object **score** · Obligatoire : state, questions.\.type=score, questions.\.instructions, criteria array with minItems1 Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, state, questions | | Paramètre`material_types` | Contrattext, image | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider, session\_id, trace, user | | Paramètre`multimodal_input_binding` | ContratUtilisez uniquement la représentation exacte déclarée de l’état ou du document. La capacité du fabricant à traiter des images ne suffit pas à établir un format de transport d’image accepté pour le modèle concerné. | Cycle de vie : `synchronous` Envoyez l’identifiant exact du modèle et conservez la réponse native complète. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · System One Structure officielle de la requête conservée ; exemple de documentationUtilisez les éléments réels de votre requête et conservez le résultat complet ```json { "model": "openai/gpt-6-luna-decisions", "questions": { "is_bug": { "criteria": { "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.", "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior." }, "instructions": "Is the customer reporting a software defect?", "type": "noul" }, "team": { "criteria": { "account": "Login, permissions, or profile issues.", "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.", "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues." }, "instructions": "Which team should own this ticket?", "type": "choice" }, "urgency": { "criteria": [ "Can wait for the next release", "Should be fixed this week", "Blocking revenue right now" ], "instructions": "How urgent is this ticket?", "type": "score" } }, "state": { "customer_tier": "enterprise", "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers." } } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='openai/gpt-6-luna-decisions' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · System One json ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Chaque réponse fournie pour un identifiant de question est conservée avec son type exact, sa valeur noul/choice/score, son niveau de confiance, ses probabilités et sa légende. L’intégralité du JSON d’origine est enregistrée et renvoyée uniquement après la facturation définitive. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’opération d’origine et la réponse complète ou partielle ; ne répétez pas le POST. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`model` | Typestring | | Champ`id` | Typestring | | Champ`provider` | Typestring | | Champ`answers..type` | Typestring | | Champ`answers..noul` | Typenumber | | Champ`answers..choice` | Typestring | | Champ`answers..score` | Typenumber | | Champ`answers..confidence` | Typenumber | | Champ`answers..probabilities` | Typeobject | | Champ`answers..legend` | Typeobject | | Champ`usage.input_tokens` | Typeinteger | | Champ`usage.output_tokens` | Typeinteger | | Champ`usage.cost` | Typenumber | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamp obligatoire, représentation ou valeur invalide | Étape suivanteCorrigez le champ indiqué dans la requête. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-decisions`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&fmt=systemone) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`openai/gpt-6-luna-decisions`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-decisions&fmt=systemone) FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Decisions Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/systemone` · `openai/gpt-6-luna-decisions`: `text`, `image` → `decisions` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/systemone` · `openai/gpt-6-luna-decisions`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ch) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.